TI白皮書探討邊緣AI最新軟硬體技術與工具
德州儀器(TI)發表了題為《以嵌入式處理器提升邊緣智慧》的白皮書，深入探討如何透過嵌入式處理器與最新軟體工具，讓AI模型在終端設備高效率執行，並創造更安全、可靠且具即時性的應用。
【Arm的AI世界】以TinyML為基礎的高效率嵌入式電腦視覺
本文將透過在配備Ethos-U55 NPU的現代微控制器上執行兩個TinyML應用，來展示NPU的效能優勢。我們將分別在採用和不採用Ethos-U55 NPU的微控制器上運作應用中所使用的 ML模型，以此對推論延遲進行基準測試。
【Edge AI專欄】 邊緣端小語言模型崛起，開發板跟上了嗎？
本文將幫大家盤點一下常見的19個廠商提供的37種小語言模型，16種 MCU / MPU / SoC 等級 LLM 開發板解決方案，讓大家未來在開發相關應用時能有更多選擇。
tinyML基金會宣佈更名：朝向Edge AI的「進化」
全球性產業組織tinyML基金會在首次於台北舉行的年度亞洲區大會上宣布，基金會自即日起更名為「Edge AI基金會」(Edge AI Foundation)。
TinyML潛力股！MicroFlow挑戰TensorFlow Lite for Microcontrollers
近期有個MicroFlow試圖挑戰TFLM，包含相同模型條件下的推論速度、記憶體佔量、用電量、最低可執行使用的硬體水準等。本篇文章會針對MicroFlow與TFLM，進行簡單的效能對比。